Evolution of dust temperature of galaxies through cosmic time as seen by Herschel★
Notice bibliographique
Résumé
We study the dust properties of galaxies in the redshift range 0.1 ≲z≲ 2.8 observed by the Herschel Space Observatory in the field of the Great Observatories Origins Deep Survey-North as part of the PACS Extragalactic Probe (PEP) and Herschel Multi-tiered Extragalactic Survey (HerMES) key programmes. Infrared (IR) luminosity (LIR) and dust temperature (Tdust) of galaxies are derived from the spectral energy distribution fit of the far-IR (FIR) flux densities obtained with the PACS and SPIRE instruments onboard Herschel. As a reference sample, we also obtain IR luminosities and dust temperatures of local galaxies at z < 0.1 using AKARI and IRAS data in the field of the Sloan Digital Sky Survey. We compare the LIR–Tdust relation between the two samples and find that the median Tdust of Herschel-selected galaxies at z≳ 0.5 with LIR≳ 5 × 1010 L⊙ appears to be 2–5 K colder than that of AKARI-selected local galaxies with similar luminosities, and the dispersion in Tdust for high-z galaxies increases with LIR due to the existence of cold galaxies that are not seen among local galaxies. We show that this large dispersion of the LIR−Tdust relation can bridge the gap between local star-forming galaxies and high-z submillimetre galaxies (SMGs). We also find that three SMGs with very low Tdust (≲20 K) covered in this study have close neighbouring sources with similar 24-μm brightness, which could lead to an overestimation of FIR/(sub)millimetre fluxes of the SMGs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».